churn analysis

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل سلوك العملاء ودراسة أسباب ترك الخدمة (Customer Churn)، بهدف تحديد العوامل المرتبطة بفقدان العملاء، والتعرف على العملاء الأكثر عرضة لترك الخدمة، ودعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.

مراحل تنفيذ المشروع:

* تجهيز البيانات وتنظيفها: استخدام SQL Server لمعالجة البيانات وتجهيزها للتحليل.

* تحليل البيانات باستخدام Python: استكشاف البيانات وتحليل خصائص العملاء والعوامل المرتبطة بترك الخدمة.

* تحليل مؤشرات الأداء (KPIs): حساب إجمالي العملاء، والعملاء الجدد، وعدد العملاء الذين تركوا الخدمة، ومعدل ترك العملاء (Churn Rate).

* تحليل سلوك العملاء: دراسة معدلات ترك الخدمة حسب العمر، والجنس، ومدة الاشتراك، ونوع العقد، وطريقة الدفع.

* تحليل الخدمات والمناطق: مقارنة معدلات ترك العملاء حسب نوع الإنترنت والخدمات المستخدمة والمناطق الجغرافية.

* تصميم لوحات معلومات تفاعلية باستخدام Power BI: عرض مؤشرات الأداء والأنماط المهمة، مع إمكانية تصفية البيانات واستكشاف النتائج.

* التنبؤ بالعملاء المعرضين لترك الخدمة: عرض نتائج التنبؤ وتحديد العملاء الأكثر عرضة للمغادرة، وتحليل خصائصهم لدعم استراتيجيات الاحتفاظ بالعملاء.

الأدوات المستخدمة: Python، وSQL Server، وPower BI، وDAX، وتحليل البيانات، وتعلم الآلة (Machine Learning).

النتيجة:

تقديم رؤية واضحة عن سلوك العملاء والعوامل المرتبطة بترك الخدمة، مع توفير تحليلات تفاعلية ونتائج تنبؤية تساعد الشركات على تحديد العملاء المعرضين للخطر وتحسين استراتيجيات الاحتفاظ بهم